1. Razvoj metode za izbiro klasifikatorjaAleš Černezel, 2016, doktorska disertacija Opis: V doktorski nalogi opišemo razvoj metode za izbiro klasifikatorja. Glavni prispevek omenjene metode je izbor najustreznejših kombinacij: metode za merjenje točnosti, klasifikacijskega algoritma in velikostjo učne množice; v okviru uporabniško definiranih kriterijev. Metoda je splošna in posledično tudi prilagodljiva ter razširljiva. Postopek izvajanja je formalno zapisan v obliki psevdokoda. Za potrebe zagotavljanja teoretične podlage izvedemo tudi več empiričnih raziskav, kjer dobljene rezultate analiziramo s serijo statističnih preizkusov. Izsledki raziskav doprinesejo naslednje prispevke k znanosti. Formalizacija odločitev in kriterijev za izbiro najustreznejše metode za merjenje točnosti.
Formalizacija odločitev in kriterijev za izbiro najustreznejšega klasifikacijskega algoritma.
Izbor matematičnega modela, ki v splošnem najbolje opiše obliko učnih krivulj.
Formalizacija terminalnih kriterijev za določanje najustreznejše velikosti učne množice.
Ključne besede: Strojno učenje, klasifikacija, klasifikacijski algoritmi, podatkovne zbirke, primerjava algoritmov, zmogljivost klasifikacije, navzkrižna validacija, metoda bootstrap, učna krivulja, prileganje krivulj, aproksimacija krivulj, potenčni zakon, eksponentni zakon, terminalni kriteriji
Objavljeno: 21.07.2016; Ogledov: 586; Prenosov: 134
 Celotno besedilo (3,04 MB) |
2. Algoritmi minimalnega vpetega drevesa v vsakdanjem življenjuMarija Gajić, 2016, delo diplomskega projekta/projektno delo Opis: V zaključni projketni nalogi je opisano minimalno vpeto drevo in načini iskanja minimalnega vpetega drevesa v grafu. Predstavljeni in analizirani so trije algoritmi in sicer Primov, Kruskalov in Boruvkin algoritem. Podrobneje so predstavljene tudi programske implementacije teh treh algoritmov. V nadaljevanju je predstavljena praktična uporaba minimalnega vpetega drevesa v vsakdanjem življenju ter opis enega konkretnega primera – postavljanja vodovodnega omrežja. Za izbiro optimalnega algoritma so java programske implementacije algoritmov testirane na 408 testnih datotekah z grafi. Analizirana je odvisnost časovne zahtevnosti algoritma od števila povezav v grafu. Hkrati je predstavljena še primerjava časovne učinkovitosti vseh treh analiziranih algoritmov.
Ključne besede: minimalno vpeto drevo, uporaba v vsakdanjem življenju, primerjava algoritmov, časovna zahtevnost
Objavljeno: 22.03.2017; Ogledov: 1453; Prenosov: 107
Celotno besedilo (1,34 MB) |
3. PRIMERJAVA ALGORITMOV STISKANJA PO METODAH SHANNON-FANO, HUFFMAN IN HUFFMAN S PRILAGAJANJEMRobert Šircelj, 2016, diplomsko delo Opis: V diplomski nalogi predstavimo in implementiramo algoritme za stiskanje podatkov brez izgub po metodah Shannon-Fano, Huffman in Huffman s prilagajanjem. Učinkovitost algoritmov testiramo na različnih vrstah datotek ter jih med seboj primerjamo glede na razmerje stiskanja ter čas kodiranja in dekodiranja. Ugotovili smo, da v razmerju stiskanja med metodami ni bistvenih razlik.
Ključne besede: algoritmi stiskanja podatkov, Shannon-Fanojev algoritem, Huffmanov algoritem, Huffmanov algoritem s prilagajanjem, primerjava algoritmov.
Objavljeno: 07.09.2016; Ogledov: 623; Prenosov: 112
Celotno besedilo (2,25 MB) |
4. VIZUALIZACIJA PROCESOV EVOLUCIJSKEGA RAČUNANJATadej Jerovšek, 2016, magistrsko delo Opis: V tem magistrskem delu se ukvarjamo z vizualizacijo procesov evolucijskih algoritmov in interpretacijo le-teh. Najpogosteje uporabljene metode za primerjavo evolucijskih algoritmov imajo težave že pri oceni algoritmov, samega delovanja algoritmov pa ne upoštevajo. Najprej smo podrobneje pogledali razvoj statističnih metod, kaj nudijo in kje kažejo pomanjkljivosti. Pod drobnogled smo vzeli enokriterijsko in večkriterijsko optimizacijo in jo z uporabo metod vizualizacije informacij predstavili ter interpretirali prednosti in slabosti posameznih algoritmov in problemov, pri čemer smo za temelj uporabili sistem EARS.
Ključne besede: evolucijski algoritmi, večkriterijska optimizacija, vizualizacija informacij, primerjava evolucijskih algoritmov, Pareto dominiranost
Objavljeno: 28.09.2016; Ogledov: 463; Prenosov: 65
Celotno besedilo (5,23 MB) |
5. IZPELJANKE ALGORITMA LZWJure Sreš, 2016, diplomsko delo Opis: Algoritmi za stiskanje podatkov so v računalništvu prisotni že od samega začetka. Igrajo pomembno vlogo pri prenosu in shranjevanju velikih količin podatkov, razdelimo pa jih lahko na več načinov. Poznamo izgubno in brezizgubno stiskanje. Glede na način izvajanja ločimo statistično in stiskanje s slovarjem. V tem diplomskem delu bomo predstavili algoritme LZW, LZAP, LZMW in LZY, ki uporabljajo slovar in podatke stisnejo brezizgubno. Predstavili bomo njihovo delovanje in primerjali rezultate.
Ključne besede: stiskanje podatkov, stiskanje s slovarjem, primerjava algoritmov
Objavljeno: 22.09.2016; Ogledov: 500; Prenosov: 99
Celotno besedilo (1,87 MB) |
6. Programsko okolje za razvoj in preizkušanje stohastičnih algoritmovKlemen Ledinek, 2019, diplomsko delo Opis: Namen diplomske naloge je narediti programsko okolje za razvoj stohastičnih algoritmov, ki bo omogočalo enostavno in hitro dodajanje novih stohastičnih algoritmov in različnih problemov. Okolje bo zasnovano tako, da bo omogočalo izvajanje eksperimentov s pomočjo neodvisnih zagonov, ki se bodo lahko izvajali na več nitih. Prav tako pa bo mogoče rezultate algoritmov tudi primerjati.
Ključne besede: programsko okolje, stohastični algoritem, primerjava algoritmov, razvoj algoritmov, reševanje težkih problemov
Objavljeno: 22.11.2019; Ogledov: 15; Prenosov: 5
Celotno besedilo (1,01 MB) |
